Pytorch深度学习环境配置教程

一、Anaconda

（1）Anaconda介绍

        1.Anaconda 是一个广泛用于数据科学、机器学习和科学计算的开源 Python 和 R 语言的发行版本，它集成了众多科学计算和数据分析所需的库和工具，为开发者提供了便利的开发环境管理解决方案。

       2. Anaconda主要包含了三个组件，Conda、Python、大量科学计算库。

       3. Anaconda的优势有四种：简化包管理、环境隔离、跨平台支持、丰富的库和工具。

       4.在Pytorch深度学习的学习过程中主要运用Anaconda的环境隔离功能。

（2）Anaconda安装

步骤一：登录Anaconda官方网站：Download Anaconda Distribution | Anaconda

    步骤二：勾选同意并在 Email Address 处输入已经注册账号的邮箱账号 后点击submit

  

步骤三：点击绿色的Download按钮下载文件

步骤四：点击下载好的Anaconda3 2024.10.1（64-bit）setup文件

步骤五：按照以下图片步骤操作即可 等待安装完即可。

 

（3）检测是否安装完成

步骤一：在搜索栏中搜索Anaconda

 

步骤二：显示出 Anaconda Prompt指令框

步骤三：输入

conda --version

 

二、安装Pytorch(需要NVIDIA显卡）

（1）检查电脑是否是NVIDIA显卡

打开设备管理器，在显示器适配里查看英伟达显卡

（2）打开Anaconda终端并创建虚拟环境

输入 conda create -n 自主命名的虚拟环境名 python=安装的版本(代码如下）

conda create -n pytorch python=3.12.7

输入 conda  antivate pytorch 即可进入名为pytorch的虚拟环境(代码如下)

conda activate pytorch

（3）在虚拟环境中安装pytorch

打开pytorch官网 网址：PyTorch

 检查电脑cuda版本，在刚刚创建的虚拟环境中输入代码：

nvidia-smi

 （4）下载历史版本（节约时间）

代码如下：

conda install pytorch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

 

（5）检查是否安装成功

三、在PyCharm中导入pytorch解释器

（1）检查系统环境变量

（2）在pycharm中添加pytorch解释器

（3）验证是否添加成功

在PyCharm中输入以下代码运行

import torch
print(torch.cuda.is_available())